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这是一个关于 AI Token 经济学的精选列表：AI Token 到底花在哪里、哪些是浪费、怎么省。覆盖度量、监控、优化、治理、认知五大领域，200+ 条条目，每条注明来源，另附实践指南和可直接套用的 Claude Code / Codex 配置模板。 几个列表里的硬数据： 同一个模型跑同一个基准，不同 Agent 框架的输入 Token 消耗相差约 66 倍，更省的框架得分反而更高（Terminal-Bench） 一项覆盖 2,90…
这是一个关于 AI Token 经济学的精选列表：AI Token 到底花在哪里、哪些是浪费、怎么省。覆盖度量、监控、优化、治理、认知五大领域，200+ 条条目，每条注明来源，另附实践指南和可直接套用的 Claude Code / Codex 配置模板。 几个列表里的硬数据： 同一个模型跑同一个基准，不同 Agent 框架的输入 Token 消耗相差约 66 倍，更省的框架得分反而更高（Terminal-Bench） 一项覆盖 2,908 次真实计费运行的研究显示，缓存流量约占实际账单的 80%；一个删掉了 38% Token 的压缩方案反而让成本上升 6.8%，因为它破坏了缓存前缀（arXiv:2607.12161） Claude Code 在读到用户提示之前，就带着约 32,800 个 Token 的系统提示和工具描述开销，而 OpenCode 约为 6,900 只收有数据、有方法的来源，厂商自报的节省数字都会明确标注。每周更新，CC-BY 4.0。谢谢！
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